数量分析方法

数量分析方法是通过各种数学模型来分析预测一个金融商品在未来会达到什么价位的方法。更准确的说，数量分析方法的宗旨是分析出冒多大的风险要得到多大的回报才算是合理，通过审计抽样，按照数学和统计学的有关原理，通过处理相关数据，建立数量模型，对经济现象的数量特征、数量关系和数量界限进行研究、分析和决策。较常被使用的数量分析方法包括线性规划、投入产出法、层次分析法、回归分析法和网络计划法等具体分析评价方法。

延伸阅读

如何进行大数据分析及处理

可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

数据分析师有没有用

数据分析师的价值金字塔一个完整的企业数据分析体系涉及到多个环节：采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等。其中，不同环节工作内容不一样，消耗的时间和产生的价值也相差甚远。

数据分析师带来的价值80%的政府机关、企事业单位会选择拥有专业数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策，避免走弯路。90%的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。95%的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容。

举两个数据分析方面的的应用吧1.沃尔玛的搜索这家零售业寡头为其网站walmart.com自行设计了最新的搜索引擎polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”laney说。2.电信运营商电信运营商能够深入了解客户行为并提供定制化服务(例如基于位置的服务、优惠政策及产品建议等)，并分析客户的忠诚度、喜好及需求变化趋势。以此为基础，运营商将能够改进计费标准、提升服务质量、改善安全性并控制欺诈活动。

数据分析师有木有用？中国商业联合会数据分析专业委员会 告诉我们 ：当然很有用！数据分析师不仅在未来发展中占重要位置，各大企业正在争先恐后设立数据部，数据分析的价值日益凸显，在各个领域将会发挥它无可替代的作用。

酸碱中和滴定实验误差分析

1、滴定管水洗后，未用标准液润洗。分析：因标准液被附在滴定管内壁的水稀释了，且标准液的浓度不变，故消耗的标准液体积增多，所以滴定结果偏高；

2、滴定管水洗后，未用待测液润洗。分析：因待测液被附在滴定管内壁的水稀释了，故消耗的标准液体积减少，所以滴定结果偏低；

3、盛标准液的滴定管滴定前有气泡，滴定后无气泡。分析：读出来的标准液体积为实际消耗的标准液体积加上气泡体积，故消耗的标准液体积读数偏大，所以结果偏高；

4、锥形瓶用蒸馏水水洗后又用待测液润洗。分析：因锥形瓶瓶内壁附着有待测液，故锥形瓶内的待测液增多，消耗的标准液增多，所以结果偏高；

5、锥形瓶水洗后未干燥就加入待测液，或滴定过程中向锥形瓶内加少量水。分析：实际参与中和反应的待测液的总量不变，实际消耗的标准液也不变，故对结果无影响。